#pragma once

#include <iostream>
#include <unordered_map>
#include <vector>
#include <string>
#include <stdint.h>
#include <mutex>

#include "util.hpp"
#include "log.hpp"

namespace ns_index
{
    struct DocInfo
    {
        std::string title;
        std::string content;
        std::string url;
        uint64_t doc_id; // 文档的id
    };

    // 倒排索引节点结构
    struct InvertedElem
    {
        uint64_t doc_id;
        std::string word;
        int weight;
    };

    typedef std::vector<InvertedElem> InvertedList;

    // 注意，正倒排索引是为了找到文档内容的，而正倒排索引是需要建立的
    class Index
    {
    private:
        // 正排索引的数据结构用数组，数组的下标是天然的文档id
        std::vector<DocInfo> forward_index; // 正排索引

        // 倒排索引一定是一个关键字和一排（个）InvertedElem对应（关键字和倒排拉链的映射关系，拉链意思是每个关键字可能对应多个文档id）
        std::unordered_map<std::string, InvertedList> inverted_index; // 倒排索引
    private:
        Index() {};
        Index(const Index &) = delete;
        Index &operator=(const Index &) = delete;

        static Index *instance;
        static std::mutex mtx;

    public:
        ~Index() {}

    public:
        static Index *GetInstance()
        {
            // 单例只需要构建一次，构建完的线程再来就不用申请锁了，所以用双判断
            if (instance == nullptr)
            {
                mtx.lock();
                if (instance == nullptr)
                {
                    instance = new Index();
                }
                mtx.unlock();
            }
            return instance;
        }

    public:
        // 根据文档doc_id找到文档内容
        DocInfo *GetForwardIndex(uint64_t doc_id)
        {
            if (doc_id >= forward_index.size())
            {
                std::cerr << "doc_id out of range,error!" << std::endl;
                return nullptr;
            }

            return &forward_index[doc_id];
        }

        // 根据关键字string，获得倒排拉链
        InvertedList *GetInvertedList(const std::string &word)
        {
            auto iter = inverted_index.find(word);
            if (iter == inverted_index.end())
            {
                std::cerr << word << "have no InvertedList" << std::endl;
                return nullptr;
            }

            return &(iter->second);
        }

        // 根据去标签，格式化之后的文档，构建正排和倒排索引
        // data/raw_html/raw.txt
        bool BuildIndex(const std::string &input) // input:parse处理完的数据交给我
        {
            std::ifstream in(input, std::ios::in | std::ios::binary);
            if (!in.is_open())
            {
                std::cerr << "sorry, " << input << " open error" << std::endl;
                return false;
            }
            std::string line;
            int cnt = 0;
            while (getline(in, line))
            {
                // 先建立正排索引
                DocInfo *doc = BuildForwardIndex(line);
                if (doc == nullptr)
                {
                    std::cerr << "build " << line << " error" << std::endl; // for debug
                    continue;                                               // 可能当前行的文本内容读取有误，跳过
                }
                // 再建立倒排索引，用正排索引构建倒排索引
                BuildInvertedIndex(*doc);
                cnt++;
                if (cnt % 50 == 0)
                {
                    // std::cout << "当前已建立的索引文档: " << cnt << std::endl;
                    LOG(NORMAL, "当前的已经建立的索引文档: " + std::to_string(cnt));
                }
            }
            return true;
        }

    private:
        DocInfo *BuildForwardIndex(const std::string &line)
        {
            // 1.解析line，进行字符串切分
            // line-> 3个string，title,content,url
            std::vector<std::string> results;
            const std::string sep = "\3"; // 行内分隔符
            ns_util::StringUtil::Split(line, &results, sep);
            if (results.size() != 3)
            {
                return nullptr;
            }

            // 2.字符串填充到DocInfo
            DocInfo doc;
            doc.title = results[0];
            doc.content = results[1];
            doc.url = results[2];
            doc.doc_id = forward_index.size(); // 先进行保存id，再进行下面的插入，对应的id就是当前doc在vector中的下标!

            // 3.插入到正排索引的vector
            forward_index.push_back(std::move(doc)); // doc,就是html文件内容，拷贝的话效率低

            // 建立一个正排索引就去构建一个倒排索引，所以返回的是新构建的正排索引
            return &forward_index.back();
        }

        // 这都是指在同一个文档内的操作
        bool BuildInvertedIndex(const DocInfo &doc)
        {
            // DocInfo{title, content, url, doc_id}
            // word -> 倒排拉链
            struct word_cnt
            {
                int title_cnt;
                int content_cnt;
                word_cnt() : title_cnt(0), content_cnt(0) {}
            };

            std::unordered_map<std::string, word_cnt> word_map; // 用来暂存词频的映射表

            // 对标题进行分词，关键词就是指分词之后的所有词
            std::vector<std::string> title_words;
            ns_util::JiebaUtil::CutString(doc.title, &title_words);

            // 前面去标签后的内容包括标题，因为传过来的file是整个文档，所以后面在算相关性的时候，关键词在标题中出现后，在内容还会出现一次，导致相关性会+1，但是不影响
            // 这里统计分词结果与浏览器查询关键词的个数结果可能不一样，浏览器是typename算一次，而我们要求的分词这个是不算的
            // 但是代码是正确的，下面是测试代码
            //  if(doc.doc_id == 1572){
            //      for(auto &s : title_words){
            //          std::cout << "title: " << s << std::endl;
            //      }
            //  }

            // 对标题进行词频统计
            for (std::string s : title_words)
            {                            // 不想修改原字符串，所以不用引用了
                boost::to_lower(s);      // 统一转换成小写
                word_map[s].title_cnt++; // unordered_map的[]重载,如果k存在就获取，不存在就创建
            }

            // 对文档内容进行分词
            std::vector<std::string> content_words;
            ns_util::JiebaUtil::CutString(doc.content, &content_words);

            // if(doc.doc_id == 1572){
            //     for(auto &s : content_words){
            //         std::cout << "content: " << s << std::endl;
            //     }
            // }

            // 对文档内存进行词频统计
            for (std::string s : content_words)
            {                              // 不想修改原字符串，所以不用引用了
                boost::to_lower(s);        // 统一转换成小写
                word_map[s].content_cnt++; // unordered_map的[]重载,如果k存在就获取，不存在就创建
            }

// 当前相关性就认为出现在标题的相关性高一些
#define X 10
#define Y 1
            // Hello,hello,HELLO 实际搜索时应该是一样的，不区分大小写的,这里统一转换成小写了
            for (auto &word_pair : word_map)
            {
                // 一个item就相当于一个关键词
                // 计算这个文档中每一个词和文档的相关性，相关性高的优先级高
                InvertedElem item;
                item.doc_id = doc.doc_id;
                item.word = word_pair.first;
                item.weight = X * word_pair.second.title_cnt + Y * word_pair.second.content_cnt; // 相关性

                // 一个关键词可能会对应多个文档，即对应inverted_index[string]的string可能相同，但是string对应的InvertedList即多个item的doc_id不同
                InvertedList &inverted_list = inverted_index[word_pair.first];
                inverted_list.push_back(std::move(item));
            }
            return true;
        }
    };
    Index *Index::instance = nullptr;
    std::mutex Index::mtx; // 使用内部自己的构造函数
}
